深度吸气屏气与俯卧位照射降低心脏辐射暴露

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03375892

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：乳腺癌、导管原位癌、浸润性乳腺癌。本研究旨在进一步探索针对左侧乳腺癌患者的放射治疗技术，以尽量减少心脏受到的照射剂量（以平均心脏剂量衡量）。俯卧位（面朝下躺卧）放疗和深吸气屏气（DIBH）均较为费时费力，且通常比传统的仰卧位（面朝上躺卧）自由呼吸放疗需要更长的治疗时间。因此，识别出最能从这些技术中获益的人群，可以更好地利用资源。本研究比较仰卧位与俯卧位，联合或不联合DIBH，以进一步评估哪种体位技术能实现最低的心脏辐射剂量。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。